基于HALCON汽車牌照的識別

徐雯斐， 薛慧慧， 王宜寧， 程玉玲

（1.山東科技大學 機械電子工程學院，山東 青島 266590；2.兗礦事業(yè)發(fā)展公司社區(qū)管理中心，山東 鄒城 273500）

0 引言

隨著計算機技術的不斷發(fā)展，許多新的領域都在普遍應用機器視覺，特別是最近幾年得到充分的發(fā)展。目前許多機器和生產線中必不可少的一部分就是機器視覺。機器視覺就是機器代替人眼來對物體測量和判斷，它的概念是使用器件進行非接觸感知，自動獲取和解釋一個真實場景的圖像，用來獲取信息和控制機器或過程。

車輛牌照識別是智能交通中的一個重要課題，對于車牌的識別，不管是采用什么樣的算法，我們常見的一般都是采用C，C++或者opencv等來實現(xiàn)，總結而言，車牌識別的過程歸結為這幾步：獲取車牌圖片-圖片預處理-圖像處理-顯示結果。Halcon是一個用來開發(fā)機器視覺應用軟件的工具箱。它提供了一個良好的交互式編程環(huán)境，可以快速開發(fā)基于圖像視覺處理技術的應用軟件。

文章所涉及的系統(tǒng)方法對于識別汽車車牌更加快捷，特別是HALCON這個軟件本身中的多個運算子不僅語句簡單而且功能強大，即可以單獨使用也可以組合在一起發(fā)揮出更強大的新功能，可以使設計者從繁瑣的程序中解脫出來。

1 HARCON簡介

HALCON這一款機器視覺軟件是德國MVTEC公司出產的。HALCON是一套image processing library，由一千多個各自獨立的函數(shù)，以及底層的資料管理核心構成。其中，包含了許多基本的幾何以及影像計算功能，比如各類鋁箔、色彩以及幾何、數(shù)學轉換、形態(tài)學計算分析、校正、分類辨認等。

目前，HARCON作為一款完整的軟件包，它之所以是一款全能機器視覺軟件包是因為HARCON有目前為止最為強大的視覺算法開發(fā)包；它之所以是獨立于硬件的視覺軟件產品最受歡迎的是因為HARCON是以最新的計算機視覺技術和圖像處理為基礎的。HARCON的廣泛應用可以節(jié)約程序的開發(fā)時間，從而使人們有更多的精力和時間強化自己的產品和開發(fā)自己的產品。

2 Blob分析算法

Blob分析算法對于汽車牌照識別有重要的作用，特別是在車牌定位、字符分割等算法進行研究。Blob整個分析算法過程就是對圖像二值化，進而背景和前景得到分割，最后連通區(qū)域得到檢測。簡單地說，就是從“光滑”區(qū)域找尋“灰度突變”的區(qū)域，這就是Blob分析算法。

文章我們也多次用到Blob分析算法思想，首先就是對于初始彩色圖像的處理，對其進行三通道的處理，對圖像進行二值化處理，然后就是閾值限定，得到初步的車牌區(qū)域，除去不相干區(qū)域，最后實現(xiàn)車牌的定位。

3 編程以及結果

1）采集圖像。使用算子read_image從磁盤中加載圖像IMG_20150312_105149.jpg，程序為：

read_image（Image，′C：/Users/Administrator/Desktop/IMG_2015 0312_105145.jpg′）

圖1 Selected Regions

2） 預處理圖像。對于圖像預處理，文章主要針對的是對彩色圖像進行三通道的處理以及閾值限定，為后期處理做準備，這里需要 decompose3，trans_from_rgb，threshold，connection，select_shape 5個運算子來對其進行處理，程序為：

decompose3（Image，Red，Green，Blue）

trans_from_rgb （Red，Green，Blue，ImageResult1，ImageResult2，ImageResult3，′hsv′）

threshold（ImageResult3，Regions，190，255）

connection（Regions，ConnectedRegions）

select_shape （ConnectedRegions，SelectedRegions，［′area′，′width′，′column′］，′and′，［92，9.55，225.68］，［240，12.75，319.81］）

3）處理圖像。對于預處理的圖像進行數(shù)字字母的識別，程序如下：

sort_region （SelectedRegions1，SortedRegions1，′upper_left′，′true′，′column′）

read_ocr_class_mlp（′Industrial_0-9A-Z.omc′，OCRHandle）

do_ocr_multi_class_mlp（SortedRegions1，ImageResult2，OCR Handle，Class，Confidence）

area_center（SortedRegions1，Area，Row，Column）

for i：=0 to 5 by 1

disp_message（3600，Class［i］，′window′，Row［i］，Column［i］，′black′，′true′）Endfor

圖2 變量窗口

圖3 實驗結果圖像

4）結論。通過實驗，可知基于HALCON的Blob算法的可靠和可行性，從而實現(xiàn)了汽車牌照的識別過程。如圖3。

4 結語

文章只是對于汽車牌照進行最簡單的編程，從而證實了Blob算法的應用性，從而說明HALCON的優(yōu)勢：節(jié)約時間，簡單，方便。

由于一些條件的限制，對于汽車牌照的識別研究還是有好多后期的工作要進行完成，需要根據(jù)現(xiàn)實的一些條件進行進一步的完善：1）由于條件限制只能對單個汽車牌照進行識別；2）文章只是簡單地對字母和數(shù)字進行識別；3）文章最后圖像處理很粗糙，識別得不是很清楚。以上問題需要進一步改正。

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